Цифровая революция. Преимущества и риски. Искусственный интеллект и интернет всего

Использование ИИ для прогнозирования – с одной стороны, и для распознавания процессов и явлений – с другой, по-разному воспринимается эпидемиологами и используется в их практической работе. Недавно журналисты, затаив дыхание, писали: «ИИ предсказал коронавирус», а цифры убеждали политиков в необходимости срочных мер на финансовых рынках, аргументируя это страшными цифрами смертности, которые прогнозировал ИИ.

Хрестоматийный пример: в феврале 2020 года тогдашний президент США Д. Трамп и его медицинские консультанты уверяют общественность, что эпидемии коронавируса в США не будет. Затем к делу подключают один из наиболее мощных ИИ, работающих на оборону и разведку. Получив его ошеломительный прогноз, Д. Трамп выступает и сообщает, что в ближайшие месяцы от коронавируса умрет 150-240 тыс. граждан. Выступление происходит в чрезвычайно напряженной обстановке. Конгресс США решает судьбу $2,2 трлн, которые должны быть эмитированы на борьбу с последствиями коронавируса в американской экономике. После эмоционального выступления Д. Трампа Конгресс голосует – за. На крупнейшие американские банки и корпорации, а также немного на мелкий и средний бизнес и население обрушивается долларовый дождь. После принятия решения о беспрецедентной эмиссии эксплуатанты ИИ выдают новый прогноз и сообщают, что смертность в США не должна превысить 25-30 тыс. человек. Впрочем, прогнозные цифры продолжают сыпаться как из рога изобилия и уже 18 апреля 2020 года, выступая на представлении Программы помощи фермерам, Д. Трамп озвучивает новые цифры – «пандемия коронавируса в США предположительно унесет 60-65 тыс. жизней». Как говориться, любой каприз за ваши деньги.

Сегодня очевидно, никакой самостоятельной, исключительной ценности у ИИ пока нет. ИИ – это не более чем хорошо знакомая по 70-90-м годам прошлого века, а теоретически описанная еще ранее, система поддержки работы экспертов, принимающих или советующих принять решения. В 70-90-е годы прошлого века под названием экспертные системы успешно применялись в Пентагоне и крупнейших американских финансовых корпорациях.

Второе ИИ нуждается в огромных данных

Журналисты, разработчики, собственники технологических компаний и инвесторы постоянно убеждали общество, что ИИ вот-вот превзойдет человека. Они доказывали это победами ИИ над человеком в шахматах и го, а также его триумфом над людьми в конкурсе Jeopardy. Однако они не хотели открыть общественности, финансистам и политикам свою тайну. Она заключается в том, что эти победы были добыты благодаря хорошо известным с середины прошлого века методам распознавания шаблонов на основе комбинаторики и оптимизации. Для того чтобы решить даже простую статичную задачу ИИ нужны тонны предварительных данных с заранее известными результатами. Кроме того, для обучения используется так называемое комплексное вычислительное моделирование. Без комбинаторики и комплексного вычислительного моделирования ИИ ничего не может сделать.

Это объясняет, почему ИИ не смог предсказать динамику и особенности Covid-19. У него просто отсутствовали данные о предыдущих аналогичных вспышках. Covid-19, судя по всему, – это принципиально иная вирусная конструкция, отличающаяся от известных человеку вирусов, порождавших эпидемии (отсюда – непрекращающиеся споры видных учёных об искусственном или природном возникновении Covid-19). Однако разработчики и пользователи ИИ для прогнозирования динамики Covid-19 использовали исторические данные по ОРВИ, гриппу и т. п. Отсюда ошибки и просчеты.

Таким образом, в рамках скептического подхода к ИИ очень важно выяснить, на основе каких конкретных данных ИИ осуществляет прогноз развития пандемии принципиально нового вируса. Хотя инфекционные эпидемии значительно различаются по динамике и проявлению между собой из-за различных характеристик вируса, фактически прогнозы о распространении принципиально нового вируса ИИ строит по прежним данным, характеризующим совершенно другую вирусную картину. ИИ может эффективно прогнозировать и анализировать стандартные и рутинные процессы, однако бессилен в прогнозировании принципиально новых, не имевших аналогов в прошлом процессов. В данном случае ИИ просто не на чем учить.